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  • 主要介绍了opencv python 图像去噪的实现方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • opencv python 图像去噪

    千次阅读 2019-05-09 16:26:34
    opencv python 图像去噪文章目录: https://blog.csdn.net/Annihilation7/article/details/82718470 https://segmentfault.com/a/1190000015846441
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  • 在早先的章节里,我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊,Median模糊等,它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里,我们取像素周围的一小部分邻居,做一些类似于高斯平均权重,中值等替换掉中间的...

    在早先的章节里,我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊,Median模糊等,它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里,我们取像素周围的一小部分邻居,做一些类似于高斯平均权重,中值等替换掉中间的元素。简单说,移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。

    噪音有一个属性,噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音,p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值,n是那个像素的噪音。你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值,理想情况下,你应该得到p=p0,因为均值是0.

    你可以自己通过一个简单例子验证一下。保持一个静止的摄像机对准一个位置多呆几秒,这会给你很多帧,或者是对一个场景的很多图像。然后写一些代码来找到视频里所有帧的平均值。比较最终的结果和第一帧。你可以看到噪点被去掉了。不幸的是这个简单的方法对于摄像机和场景的运动来说就不健壮了。而且经常你也只有一个噪音图像可用。

    OpenCV提供了这种技术的四种变体。

    cv2.fastNlMeansDenoising() - 使用单个灰度图像

    cv2.fastNlMeansDenoisingColored() - 使用彩色图像。

    cv2.fastNlMeansDenoisingMulti() - 用于在短时间内捕获的图像序列(灰度图像)

    cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti() - 与上面相同,但用于彩色图像。

    Common arguments:

    h:参数决定滤波器强度。较高的h值可以更好地消除噪声,但也会删除图像的细节 (10 is ok)

    hForColorComponents:与h相同,但仅适用于彩色图像。 (通常与h相同)

    templateWindowSize:应该是奇数。 (recommended 7)

    searchWindowSize:应该是奇数。 (recommended 21)

    cv2.fastNlMeansDenoisingColored()

    如上所述,它用于从彩色图像中去除噪声。 (噪音预计是高斯噪音)

    import numpy as np

    import cv2

    import matplotlib.pyplot as plt

    img = cv2.imread('img.jpg')

    dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)

    plt.subplot(121),plt.imshow(img)

    plt.subplot(122),plt.imshow(dst)

    plt.show()

    19101753177588303125689896.png

    cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()

    现在我们将相同的方法应用于视频。 第一个参数是嘈杂帧的列表。 第二个参数imgToDenoiseIndex指定我们需要去噪的帧,因为我们在输入列表中传递了frame的索引。 第三个是temporalWindowSize,它指定了用于去噪的附近帧的数量。 在这种情况下,使用总共temporalWindowSize帧,其中中心帧是要去噪的帧。 例如,传递了5个帧的列表作为输入。 设imgToDenoiseIndex = 2和temporalWindowSize = 3.然后使用frame-1,frame-2和frame-3对帧-2进行去噪

    import numpy as np

    import cv2

    import matplotlib.pyplot as plt

    cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

    # create a list of first 5 frames

    img = [cap.read()[1] for i in range(5)]

    # convert all to grayscale

    gray = [cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for i in img]

    # convert all to float64

    gray = [np.float64(i) for i in gray]

    # create a noise of variance 25

    noise = np.random.randn(*gray[1].shape)*10

    # Add this noise to images

    noisy = [i+noise for i in gray]

    # Convert back to uint8

    noisy = [np.uint8(np.clip(i,0,255)) for i in noisy]

    # Denoise 3rd frame considering all the 5 frames

    dst = cv2.fastNlMeansDenoisingMulti(noisy, 2, 5, None, 4, 7, 35)

    plt.subplot(131),plt.imshow(gray[2],'gray')

    plt.subplot(132),plt.imshow(noisy[2],'gray')

    plt.subplot(133),plt.imshow(dst,'gray')

    plt.show()

    19101753177679114475500871.png

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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  • img = cv2.imread('lenaNoise.png') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  • 原标题:OpenCV-Python图像处理教程(源码及素材)cv即可获取。入门篇简介与安装(了解安装OpenCV-Python) | 番外篇1:代码性能优化基本元素-图片(图片载入/显示/保存) | 番外篇2:无损保存和Matplotlib使用打开...

    原标题:OpenCV-Python图像处理教程(源码及素材)

    cv即可获取。

    入门篇

    简介与安装(了解安装OpenCV-Python) | 番外篇1:代码性能优化

    基本元素-图片(图片载入/显示/保存) | 番外篇2:无损保存和Matplotlib使用

    打开摄像头(打开摄像头捕获图片/播放保存视频) | 番外篇3:滑动条

    图像基本操作(访问像素点/ROI/通道分离合并/图片属性)

    颜色空间转换(颜色空间转换/追踪特定颜色物体)

    阈值分割(阈值分割/二值化) | 番外篇4:Otsu阈值法

    图像几何变换(旋转/平移/缩放/翻转) | 番外篇5:仿射变换与透视变换

    绘图功能(画线/画圆/画矩形/添加文字) | 番外篇6:鼠标绘图

    挑战任务:画动态时钟

    | 拓展挑战:PyQt5编写GUI界面

    图像混合(算数运算/混合/按位运算) | 番外篇7:亮度与对比度

    平滑图像(卷积/滤波/模糊/降噪) | 番外篇8:卷积基础(图片边框)

    边缘检测(Canny/Sobel) | 番外篇9:图像梯度

    腐蚀与膨胀(形态学操作/腐蚀/膨胀/开运算/闭运算)

    轮廓 (寻找/绘制轮廓) | 番外篇10:轮廓层级

    轮廓特征 (面积/周长/最小外接矩(圆)/形状匹配) | 番外篇11:凸包及更多轮廓特征

    直方图(计算绘制直方图/均衡化)

    模板匹配(大图中找小图)

    霍夫变换(提取直线/圆)

    责任编辑:

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  • python) 目录 视频中运动目标检测的思想 视频中目标检测的真实世界用例 视频目标检测的基本概念 帧差分 图像阈值 检测轮廓 图像膨胀 利用OpenCV构建车辆检测系统 视频中运动目标检测的思想 目标检测是计算机视觉中一...

    介绍

    我喜欢智慧城市的理念。自动智能能源系统、电网、一键接入端口的想法等等。这是一个令人着迷的概念!老实说,这是一个数据科学家的梦想,我很高兴世界上很多城市都在朝着更智能的方向发展。

    智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型,在智能交通管理中发挥作用吗?

    想想看,如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统,你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西:

    • 白天交通路口有多少辆车?
    • 什么时候交通堵塞?
    • 什么样的车辆(重型车辆、汽车等)正在通过交叉路口?
    • 有没有办法优化交通,并通过不同的街道进行分配?

    还有很多例子就不一一列举。应用程序是无止境的!

    我们人类可以很容易地在一瞬间从复杂的场景中检测和识别出物体。然而,将这种思维过程转化为机器的思维,需要我们学习使用计算机视觉算法进行目标检测。

    因此在本文中,我们将建立一个自动车辆检测器和计数器模型。以下视频是你可以期待的体验:

    https://youtu.be/C_iZ2yivskE

    注意:还不懂深度学习和计算机视觉的新概念?以下是两门热门课程,可开启你的深度学习之旅:

    • 深度学习基础(https://courses.analyticsvidhya.com/courses/fundamentals-of-deep-learning?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python)
    • 利用深度学习的计算机视觉(https://courses.analyticsvidhya.com/courses/computer-vision-using-deep-learning-version2?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python)

    目录

    1. 视频中运动目标检测的思想
    2. 视频中目标检测的真实世界用例
    3. 视频目标检测的基本概念 帧差分 图像阈值 检测轮廓 图像膨胀
    4. 利用OpenCV构建车辆检测系统

    视频中运动目标检测的思想

    目标检测是计算机视觉中一个引人入胜的领域。当我们处理视频数据时,它达到了一个全新的水平,复杂性上升了一个等级,但也有回报!

    我们可以使用目标检测算法来执行超级有用的高价值任务,如监视、交通管理、打击犯罪等。下面的GIF图演示了这个想法:

    615116ba56a1b6812d329c92bbf84bc7.gif

    在目标检测中,我们可以执行许多子任务,例如计算目标数量、查找目标的相对大小或查找目标之间的相对距离。这些子任务都很重要,因为它们有助于解决一些最棘手的现实问题。

    如果你希望从头开始学习目标检测,我建议你使用以下教程:

    • 逐步介绍基本的目标检测算法(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python)
    • 利用SlimYOLOv3进行实时目标检测(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/08/introduction-slimyolov3-real-time-object-detection/?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python)
    • 其他目标检测物品和资源(https://www.analyticsvidhya.com/blog/tag/object-detection/?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python)

    让我们看看一些令人兴奋的现实世界中的目标检测用例。

    视频中目标检测的真实世界用例

    如今,视频目标检测正被广泛应用于各个行业。使用案例从视频监控到体育广播,再到机器人导航。

    好消息是,在未来的视频目标检测和跟踪用例中,可能性是无穷的。这里我列出了一些有趣的应用程序:

    • 人群计数(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/building-crowd-counting-model-python/)
    • 车牌检测与识别
    • 运动中的球跟踪(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/ball-tracking-cricket-computer-vision/)
    • 机器人学
    • 交通管理(我们将在本文中看到这个想法)

    视频目标检测的基本概念

    在开始构建视频检测系统之前,你应该知道一些关键概念。一旦你熟悉了这些基本概念,就可以为你选择的任何用例构建自己的检测系统。

    那么,你希望如何检测视频中的移动目标?

    我们的目标是捕捉运动物体的坐标并在视频中突出显示该物体。请考虑下面视频中的这一帧:

    0c8f425e0bcf81de92675d15cde5d2aa.png

    我们希望我们的模型能够检测视频中的运动目标,如上图所示。检测到移动的汽车,并在汽车周围创建一个边界框。

    解决这个问题有多种方法。你可以为目标检测训练一个深度学习模型,也可以选择一个预先训练好的模型并根据你的数据对其进行微调。然而,这些方法都是有监督的学习方法,需要标记数据来训练目标检测模型。

    在本文中,我们将重点讨论视频中无监督的目标检测方法,即不使用任何标记数据的目标检测。我们将使用帧差分技术。让我们了解它是如何工作的!

    帧差分

    视频是一组按正确顺序堆叠在一起的帧。所以,当我们看到一个物体在视频中移动时,这意味着这个物体在每一个连续的帧上都处于不同的位置。

    40418e8a630c311032a74b03c3b21063.gif

    如果我们假设除了该目标之外,在一对连续的帧中没有其他物体移动,那么第一帧与第二帧的像素差将突出显示移动目标的像素。现在,我们得到了移动物体的像素和坐标。这就是帧差分法的工作原理。

    举个例子。考虑视频中的以下两个帧:

    57ea7d0dd4c8c17df544fd6fd07f611f.png

    你能看出这两帧的区别吗?

    握笔的手的位置从第1帧变为第2帧。其余的物体根本没有移动。所以,正如我前面提到的,为了定位移动目标,我们将执行帧差分。结果如下:

    f25bf8c92659ea2aeea6e11a37821866.png

    你可以看到高亮或白色区域,这是手最初出现的地方。除此之外,记事本的边缘也会突出显示一点。这可能是由于手的移动改变了光照。建议不要对静止物体进行不必要的检测。因此,我们需要对帧执行某些图像预处理步骤。

    图像阈值

    在这种方法中,灰度图像的像素值根据阈值被指定为表示黑白颜色的两个值之一。因此,如果一个像素的值大于一个阈值,它被赋予一个值,否则它被赋予另一个值。

    在本例中,我们将对上一步骤中帧差分的输出图像应用图像阈值:

    631d3bcf60d18155871787fe20a7e9ec.png

    你可以看到,不需要的高亮区域的大部分已经消失了。高亮显示的“记事本”边缘不再可见。合成的图像也可以称为二值图像,因为其中只有两种颜色。在下一个步骤中,我们将看到如何捕获这些高亮区域。

    检测轮廓

    轮廓用于识别图像中具有相同颜色或强度的区域的形状。轮廓就是目标区域周围的边界。因此,如果我们在阈值步骤后对图像应用轮廓检测,我们将得到以下结果:

    70b7a9f8113d312db2dcb3c448e510d8.png

    白色区域被浅灰色的边界所包围,这些边界就是轮廓。我们很容易得到这些轮廓的坐标。这意味着我们可以得到高亮区域的位置。

    请注意,有多个高亮显示区域,每个区域由轮廓包围。在我们的例子中,具有最大面积的轮廓是我们期望的区域。因此,轮廓最好尽可能少。

    在上图中,仍然有一些不必要的白色区域碎片。还有改进的余地。我们的想法是合并附近的白色区域以获得更少的轮廓,为此,我们可以使用另一种称为图像膨胀的技术。

    图像膨胀

    这是对图像的卷积操作,其中核心(矩阵)传递到整个图像上。为了给你直觉,右边的图像是左边图像的放大版本:

    dc1aa7c253e1d4776288fbc7fe21f330.png

    所以,让我们对我们的图像进行图像膨胀,然后我们将再次找到轮廓:

    b4c70750e957293f7757321942fa0e0a.png

    事实证明,许多支离破碎的区域已经相互融合。现在我们可以再次在这张图片中找到轮廓:

    8bcd4c8f538cb07e4e88acb9bf6dfdf0.png

    在这里,我们只有四个候选轮廓,从中我们可以选择一个有最大面积的轮廓。也可以在原始帧上绘制这些轮廓,以查看轮廓围绕移动目标的情况:

    74a5843948123ddb782f62f8315ac87d.png

    用OpenCV和Python构建车辆检测系统

    我们准备建立我们的车辆检测系统!在这个实现中,我们将大量使用计算机视觉库OpenCV(4.0.0版)(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/opencv-functions-computer-vision-python/?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python) 。我们先导入所需的库和模块。

    导入库

    import osimport reimport cv2 # opencv libraryimport numpy as npfrom os.path import isfile, joinimport matplotlib.pyplot as plt

    导入视频帧

    请从此链接下载原始视频的帧。

    https://drive.google.com/file/d/1P0yiO5KlnU8dGgB_L68KB_hjIvUec55f/view

    将框架保存在工作目录中名为“frames”的文件夹中。从该文件夹中,我们将导入帧并将其保存在列表中:

    # get file names of the framescol_frames = os.listdir('frames/')# sort file namescol_frames.sort(key=lambda f: int(re.sub('D', '', f)))# empty list to store the framescol_images=[]for i in col_frames:    # read the frames    img = cv2.imread('frames/'+i)    # append the frames to the list    col_images.append(img)

    数据探索

    让我们显示两个连续的帧:

    # plot 13th framei = 13for frame in [i, i+1]:    plt.imshow(cv2.cvtColor(col_images[frame], cv2.COLOR_BGR2RGB))    plt.title("frame: "+str(frame))    plt.show()
    6fddccae974c28cb67e0f43e3ddaa083.png

    很难在这两个框架中找到区别,不是吗?如前所述,获取两个连续帧的像素值的差值将有助于我们观察移动目标。那么,让我们在上面两个帧上使用该技术:

    # convert the frames to grayscalegrayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)# plot the image after frame differencingplt.imshow(cv2.absdiff(grayB, grayA), cmap = 'gray')plt.show()
    80736db7039889da7dd639c527edb385.png

    现在我们可以清楚地看到第13帧和第14帧中的移动目标。其他没有移动的东西都被减去了。

    图像预处理

    让我们看看对上面的图像应用阈值后会发生什么:

    diff_image = cv2.absdiff(grayB, grayA)# perform image thresholdingret, thresh = cv2.threshold(diff_image, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# plot image after thresholdingplt.imshow(thresh, cmap = 'gray')plt.show()
    f01abcbb7795d3495f9d6c749582493f.png

    现在,移动物体(车辆)看起来更像我们期望看到的那样了,大部分噪音(不希望出现的白色区域)都消失了。但是,突出显示的区域有点零碎。因此,我们可以对该图像应用图像膨胀:

    # apply image dilationkernel = np.ones((3,3),np.uint8)dilated = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)# plot dilated imageplt.imshow(dilated, cmap = 'gray')plt.show()
    7fbdf5d974e0277bbdd944db500e7284.png

    移动的物体有更多的实心高亮区域。希望帧中每个目标的轮廓数不超过3。

    但是,我们不会使用整个框架来检测移动的车辆。我们将首先选择一个区域,如果车辆进入该区域,则仅检测到该区域。

    那么,让我向你展示我们将会使用的区域:

    # plot vehicle detection zoneplt.imshow(dilated)cv2.line(dilated, (0, 80),(256,80),(100, 0, 0))plt.show()
    aea44be8202085a9ee692a1ffac0e8ce.png

    水平线y = 80以下的区域是我们的车辆检测区域。我们将只检测在这个区域发生的任何移动。你还可以创建自己的检测区。

    现在让我们在上述帧的检测区域中找到轮廓:

    # find contourscontours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    上面的代码查找整个图像中的所有轮廓,并将它们保存在变量"contours"中。由于我们只需要找到检测区域中存在的轮廓,我们将对发现的轮廓进行两次检查。

    第一个检查是轮廓左上角的y坐标是否应大于等于80(我这里包括另一个检查,x坐标小于等于200)。另一个检查是轮廓的面积应该大于等于25。在cv2.courtoArea()函数的帮助下,你可以找到轮廓区域。

    valid_cntrs = []for i,cntr in enumerate(contours):    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)    if (x <= 200) & (y >= 80) & (cv2.contourArea(cntr) >= 25):        valid_cntrs.append(cntr)# count of discovered contours        len(valid_cntrs)

    接下来,让我们绘制轮廓和原始帧:

    dmy = col_images[13].copy()cv2.drawContours(dmy, valid_cntrs, -1, (127,200,0), 2)cv2.line(dmy, (0, 80),(256,80),(100, 255, 255))plt.imshow(dmy)plt.show()
    64ab6d31cea77de9da4d61b74eb37e6a.png

    太酷了!只有位于检测区域内的车辆轮廓可见。这就是我们在整个画面中检测车辆的方法

    视频中的车辆检测

    现在是时候对所有帧应用相同的图像变换和预处理操作,并找到所需的轮廓。重申一下,我们将遵循以下步骤:

    1. 对每对连续帧应用帧差分
    2. 对上一步的输出图像应用图像阈值
    3. 对上一步的输出图像进行图像放大
    4. 在上一步的输出图像中查找轮廓
    5. 检测区域出现的候选轮廓
    6. 保存帧与最终轮廓
    # kernel for image dilationkernel = np.ones((4,4),np.uint8)# font stylefont = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX# directory to save the ouput framespathIn = "contour_frames_3/"for i in range(len(col_images)-1):    # frame differencing    grayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)    grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)    diff_image = cv2.absdiff(grayB, grayA)    # image thresholding    ret, thresh = cv2.threshold(diff_image, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # image dilation    dilated = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)    # find contours    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated.copy(), cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)    # shortlist contours appearing in the detection zone    valid_cntrs = []    for cntr in contours:        x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)        if (x <= 200) & (y >= 80) & (cv2.contourArea(cntr) >= 25):            if (y >= 90) & (cv2.contourArea(cntr) < 40):                break            valid_cntrs.append(cntr)    # add contours to original frames    dmy = col_images[i].copy()    cv2.drawContours(dmy, valid_cntrs, -1, (127,200,0), 2)    cv2.putText(dmy, "vehicles detected: " + str(len(valid_cntrs)), (55, 15), font, 0.6, (0, 180, 0), 2)    cv2.line(dmy, (0, 80),(256,80),(100, 255, 255))    cv2.imwrite(pathIn+str(i)+'.png',dmy)

    准备视频

    在这里,我们为所有帧中的所有移动车辆添加了轮廓。现在是时候堆叠帧并创建视频了:

    # specify video namepathOut = 'vehicle_detection_v3.mp4'# specify frames per secondfps = 14.0

    接下来,我们将阅读列表中的最后一帧:

    frame_array = []files = [f for f in os.listdir(pathIn) if isfile(join(pathIn, f))]files.sort(key=lambda f: int(re.sub('D', '', f)))
    for i in range(len(files)):    filename=pathIn + files[i]    #read frames    img = cv2.imread(filename)    height, width, layers = img.shape    size = (width,height)    #inserting the frames into an image array    frame_array.append(img)

    最后,我们将使用以下代码制作目标检测视频:

    out = cv2.VideoWriter(pathOut,cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), fps, size)for i in range(len(frame_array)):    # writing to a image array    out.write(frame_array[i])out.release()

    恭喜你学会了车辆目标检测!

    尾注

    在本教程中,我们学习了如何使用帧差分技术在视频中执行移动目标检测。我们还讨论了目标检测和图像处理的一些概念。然后用OpenCV建立了自己的运动目标检测系统。

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  • 由于内容的连贯性,请先阅读前文「Python 图像处理 OpenCV (8):图像腐蚀与图像膨胀」,了解清楚图像的腐蚀与膨胀基础原理。不然真的没办法理解开运算和闭运算。第一件事情还是给图像增加噪声,思路沿用之前加噪声的...
  • 整个系列目录如下:理解颜色模型与在图像上绘制图形(图像处理基本操作)。基本的图像处理与滤波技术。从特征检测到人脸检测。轮廓检测之前已经介绍了几种颜色模型以及如何在图像上绘制图形。还介绍了常用的图像处理...
  • 但是对于很多刚入门的小伙伴来说,如何去灵活应用这些接口着实让人头疼,本文主要就是通过理论与实践相结合的方式,利用 OpenCV-Python 库进行图像处理。 通过本文的学习,你将学到如下知识: 图像预处理阶段 读取...
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  • Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像...
  • OpenCVPython Retinex图像增强算法

    万次阅读 多人点赞 2019-07-02 15:05:37
    Retinex图像增强算法一、Retinex理论二、Retinex理论的理解三、Retinex理论应用 一、Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于...
  • Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像...
  • 轮廓算法的原理 先将图片灰度化,之后进行滤波降噪,接着边缘检测,最后二值化
  • Python+OpenCV图像去噪(Image Denoising) 理论 We have seen many image smoothing techniques like Gaussian Blurring, Median Blurring etc and they were good to some extent in removing small ...
  • 目标在本章中,我们将学习Canny边缘检测...降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响,因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。查找图像的强度梯度然后使用Sobel核在...

空空如也

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